Formation Docker pour MLOps : Conteneurisation de pipeline de bout en bout

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs souhaitant approfondir leurs connaissances de Docker afin de déployer des applications à grande échelle tout en conservant un contrôle rigoureux.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire leurs propres images Docker.
• Déployer et gérer un grand nombre d'applications Docker.
• Évaluer différentes solutions d'orchestration de conteneurs et choisir la plus adaptée.
• Mettre en place un processus d'intégration continue pour les applications Docker.
• Intégrer les applications Docker aux processus d'intégration continue existants.
• Sécuriser leurs applications Docker.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur à Belgique, s'adresse aux ingénieurs en IA et aux scientifiques des données de niveau avancé disposant d'une expérience intermédiaire à avancée, qui souhaitent améliorer les performances des modèles DeepSeek, réduire la latence et déployer des solutions d'IA de manière efficace en utilisant les pratiques modernes de MLOps.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Optimiser les modèles DeepSeek pour l'efficacité, la précision et la évolutivité.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le MLOps et le versionnement des modèles.
• Déployer les modèles DeepSeek sur des infrastructures cloud et sur site.
• Surveiller, maintenir et mettre à l'échelle les solutions d'IA de manière efficace.

Apprenez à construire, déployer et administrer des environnements conteneurisés en utilisant Docker, Kubernetes et OpenShift. Cette formation pratique de cinq jours couvre les images de conteneurs, les charges de travail Kubernetes, le réseau du cluster, le stockage, la sécurité, la surveillance et l'administration pratique d'OpenShift. Les participants acquièrent les compétences nécessaires pour exploiter des plateformes de conteneurs modernes et résoudre les problèmes d'applications dans les environnements de développement et de production.

Lors de cette formation en présentiel ou à distance Belgique, encadrée par un formateur, les participants apprendront à créer et gérer des conteneurs Docker, puis à déployer une application exemple à l'intérieur d'un conteneur. Ils apprendront également à automatiser, à mettre à l'échelle et à gérer leurs applications conteneurisées au sein d'un cluster Kubernetes. Enfin, la formation abordera des sujets plus avancés, guidant les participants à travers le processus de sécurisation, de mise à l'échelle et de surveillance d'un cluster Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et exécuter un conteneur Docker.
• Déployer un serveur et une application web conteneurisés.
• Créer et gérer des images Docker.
• Configurer un cluster Docker et Kubernetes.
• Utiliser Kubernetes pour déployer et gérer une application web en cluster.
• Sécuriser, mettre à l'échelle et surveiller un cluster Kubernetes.

Objectifs de la formation : Développer des compétences théoriques et pratiques liées à Docker et à Kubernetes.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux data scientists souhaitant créer, déployer et gérer des flux de travail de machine learning sur Kubernetes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Kubeflow en local (on-premise) et dans le cloud.
• Construire, déployer et gérer des flux de travail ML basés sur des conteneurs Docker et Kubernetes.
• Exécuter des pipelines de machine learning complets sur diverses architectures et environnements cloud.
• Utiliser Kubeflow pour générer et gérer des notebooks Jupyter.
• Développer des workloads d'entraînement ML, de réajustement des hyperparamètres et de service sur plusieurs plateformes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, dans Belgique est destinée aux ingénieurs souhaitant évaluer les approches et les outils disponibles aujourd'hui pour prendre une décision éclairée quant à la stratégie d'adoption du MLOps au sein de leur organisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer divers frameworks et outils MLOps.
• Constituer une équipe dotée des compétences appropriées pour concevoir et soutenir un système MLOps.
• Préparer, valider et versionner les données destinées aux modèles de ML.
• Comprendre les composants d'un pipeline ML et les outils nécessaires à sa mise en œuvre.
• Expérimenter différents frameworks et serveurs de Machine Learning pour le déploiement en production.
• Industrialiser l'ensemble du processus de Machine Learning afin qu'il soit reproductible et maintenable.